| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第13-27页 |
| 2.1 分布式计算技术 | 第13-15页 |
| 2.1.1 分布式计算的概念 | 第13页 |
| 2.1.2 分布式计算的特点 | 第13-14页 |
| 2.1.3 分布式计算的主流实现 | 第14-15页 |
| 2.2 Hadoop框架 | 第15-19页 |
| 2.2.1 Hadoop特点 | 第15-16页 |
| 2.2.2 MapReduce概念 | 第16-17页 |
| 2.2.3 HDFS分布式文件系统 | 第17-18页 |
| 2.2.4 Hadoop MapReduce架构 | 第18-19页 |
| 2.3 全文检索相关技术 | 第19-22页 |
| 2.3.1 全文检索的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.3.2 倒排文档索引原理 | 第20-22页 |
| 2.3.3 全文检索的扩展 | 第22页 |
| 2.4 Lucene | 第22-26页 |
| 2.4.1 Lucene简介 | 第23页 |
| 2.4.2 Lucene框架结构 | 第23-25页 |
| 2.4.3 Lucene文件系统 | 第25页 |
| 2.4.4 Lucene工作流程 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 Hadoop MapReduce计算模型的优化 | 第27-47页 |
| 3.1 Hadoop MapReduce执行流程 | 第27-30页 |
| 3.2 Hadoop MapReduce问题分析 | 第30-32页 |
| 3.3 Job setup/cleanup任务优化策略 | 第32-40页 |
| 3.3.1 MapReduce编程模型的研究 | 第32-33页 |
| 3.3.2 Hadoop作业调度算法的研究 | 第33-37页 |
| 3.3.3 Job setup/cleanup任务优化策略的提出 | 第37-40页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第40-46页 |
| 3.4.1 实验环境准备 | 第41页 |
| 3.4.2 实验测试与分析 | 第41-45页 |
| 3.4.3 优化代价分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于优化模型的分布式图像检索框架的设计与实现 | 第47-64页 |
| 4.1 需求分析 | 第47-48页 |
| 4.2 基于优化模型的图像检索框架设计 | 第48-52页 |
| 4.2.1 基于web的图像搜索接口框架图的设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 问题解决方案 | 第50-52页 |
| 4.3 以图搜图功能的实现 | 第52-59页 |
| 4.3.1 项目开发环境 | 第52页 |
| 4.3.2 Hadoop分布式计算平台的搭建 | 第52-54页 |
| 4.3.3 索引模块的实现 | 第54-56页 |
| 4.3.4 检索模块的实现 | 第56-58页 |
| 4.3.5 结果展示的实现 | 第58-59页 |
| 4.4 以图搜图功能的检索效果 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文总结 | 第64-65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间从事的科研工作及取得的成果 | 第71页 |
